• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1166-1174
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• 2017

In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.

• 한국전산유체공학회지
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• 제14권1호
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• pp.70-77
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• 2009

In this study, time-dependent numerical analysis was carried out to investigate the plasma jet impingement on a flat plate, and a compressible form of two-dimensional inviscid gas dynamics equations were solved using the flux corrected transport algorithm. The mathematical modeling of Joule heating in the polycarbonate capillary bore and the mass ablation from the bore wall was incorporated in the numerical analysis and the series of computation was performed for three cases depending on the distance of the opposing plate from the capillary exit. The computational results reveal that the presence of the opposing plate does not affect the flow conditions inside the capillary when compared to the case of open-air plasma discharge. In the exterior region, the flow structure shows the typical supersonic underexpanded jet which consists of the strong Mach disk in front of the opposing plate and the barrel shock at the side of the jet. It is found that the shock evolution becomes more quasi-steady when the plate distance decreases. Also, the effects of the distance between the capillary bore exit and the opposing plate on the flow conditions along the opposing plate are investigated and the pressure variation on the plate shows more complicated interaction between the plasma discharge and the opposing plate when the location of plate becomes closer to the capillary exit.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2509-2528
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• 2019

There are various styles of license plates for different countries and use cases that require style-specific methods. In this paper, we propose and illustrate a multi-style license plate recognition system. The proposed system performs a series of processes for license plate candidates detection, structure classification, character segmentation and character recognition, respectively. Specifically, we introduce a license plate structure classification process to identify its style that precedes character segmentation and recognition processes. We use a K-Nearest Neighbors algorithm with pre-training steps to recognize numbers and characters on multi-style license plates. To show feasibility of our multi-style license plate recognition system, we evaluate our system for multi-style license plates covering single line, double line, different backgrounds and character colors on Korean and the U.S. license plates. For the evaluation of Korean license plate recognition, we used a 50 minutes long input video that contains 138 vehicles of 6 different license plate styles, where each frame of the video is processed through a series of license plate recognition processes. From two experiments results, we show that various LP styles can be recognized under 50 ms processing time and with over 99% accuracy, and can be extended through additional learning and training steps.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.67-74
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• 2007

본 연구에서는 판 구조물의 최적위상을 찾기 위한 비대칭 층을 가지는 인공재료모델을 이용한 위상최적화기법을 제시하였다. 구절점 판요소를 형성하기 위하여 판의 일차전단변형을 고려하는 Reissner-Mindlin 판이론이 도입되었다. 최소화하고자 하는 변형에너지를 목적함수로 하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 채택하였다 인공재료모델에 존재하는 다공성물질의 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 하는 크기조절알고리듬을 도입하였다. 제시된 위상최적화 기법의 성능을 조사하기 위하여 수치예제를 수행하였다. 수치해석결과로부터 제시된 위상최적화기법은 판구조물의 최적위상을 도출하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다. 특히 제시된 비대칭 층모델은 판구조물의 보강재를 보다 실제적으로 도출하는데 유용할 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 소성∙가공
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• 제22권5호
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• pp.250-257
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• 2013

A series of finite element analyses of the rolling process were performed and a neural network algorithm was employed to calculate the amount of ski-effect for an arbitrary thickness of incoming material in the roll gap. Pilot hot plate rolling tests were also conducted to verify the usefulness of the finite element analyzes conducted in this study. In these experiments, plates with thicknesses varying from 25 to 65 mm were tested. In addition, a number of rolling reductions of up to 31% were examined. Finally, a number of circumferential upper and lower rolls were investigated. Experimental validations demonstrated that the neural network algorithm predicted the proper amount of ski when rolling conditions(material thickness, reduction ratio, roll velocity differential) changed arbitrarily.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.139-149
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• 2002

Explicit 직접적분법을 사용하여 충격하중을 받는 박판의 후좌굴거동을 해석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. von Karman의 대변위 판 이론과 Marquerre의 쉘 이론을 이용하여 유도한 직사각형 평판 유한요소는 박판의 초기처짐과 기하학적 비선형 거동을 고려할 수 있다. 중앙차분법을 바탕으로 해석 알고리즘을 개발하였고 이를 프로그램화 시켜, 하중형상과 재하시간이 다른 충격하중에 대하여 박판의 동적 좌굴거동을 해석 하였다. 수치해석 예제를 통하여 Explicit 직접적분법의 특성을 평가하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.139-146
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• 1994

본 논문에서는 선상가열법을 이용한 강판의 곡가공 자동화를 향한 하나의 가능성 있는 방향을 제시하고 있다. 이를 위해 선상가열현상을 대변할 수 있는 역학적 모델을 도입하여 가열조건들이 주어져 있을 때 가열경로를 구할 수 있는 알고리즘을 소개하였고 이에 의거해서 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이의 정당성을 확인하기 위해 개발된 컴퓨터 프로그램을 2가지 형태의 곡면형상에 적용하여 이를 가공할 수 있는 가열경로를 찾는 시도를 해 보았는데, 이로부터 본 논문에서 제안하는 알고리즘과 프로그램 시스템은 만족할 만한 결과를 주고 있으며, 이는 곡가공 자동화 시스템 구축을 향한 합리적인 길이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1583-1584
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• 2007

To test the performance of the proposed algorithm, images of seventy vehicle were tested. The success rates for license plate and character recognition were approximately 98.4% and 96.3%, respectively.